QUERO-QUERO CIÊNCIA. Inteligência Artificial e Física: Solucionando Problemas Inversos com Redes Neurais

O Laboratório Nacional de Computação Científica recebeu o  Pesquisador Adjunto do Instituto de Matemática Pura e Aplicada- IMPA, João Pereira, no ciclo de palestras realizado pelo Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, no dia 13 de maio de 2024.

O tema abordado foi “Usando Redes Neurais informadas por física em problemas inversos”, sendo apresentados “vários métodos onde se usa as redes neurais informadas por física para resolver problemas inversos. Um dos métodos é usado para recuperar a equação diferencial parcial (EDP) que governa uma certa função, mais precisamente, dados valores dessa função corrompidos com ruído, o método recupera a função sem ruído e os coeficientes da EDP.” 

Sabe-se que a  utilização de Redes Neurais informadas por física em problemas inversos é de suma importância porque integra a capacidade adaptativa da inteligência artificial com o rigor das leis físicas, resultando em soluções mais precisas e fisicamente coerentes. Em problemas inversos, onde se busca inferir as causas a partir de efeitos observados, essa abordagem permite que as redes neurais aproveitem tanto dados empíricos quanto conhecimento teórico, produzindo modelos robustos e confiáveis. A inteligência artificial, ao ser informada por princípios físicos, não apenas melhora a eficiência e precisão das soluções, mas também amplia sua aplicabilidade em áreas complexas como engenharia, geofísica, medicina e climatologia. Essa integração impulsiona avanços significativos na interpretação de dados e na modelagem de fenômenos complexos, promovendo um entendimento mais profundo e soluções inovadoras para desafios científicos e tecnológicos.

Aproveitando a ocasião, a equipe do Serviço de Comunicação Institucional teve a oportunidade de conversar um pouco mais com o pesquisador sobre a temática. Vem com a gente!

• O que você pode nos dizer sobre o objetivo e importância da sua pesquisa?

Então, eu trabalho com esta coisa chamada PINS, Physics Informed Neural Networks, que traduz para redes neurais inspiradas por física. A ideia são redes neurais, que é tudo numa área da inteligência artificial, que têm informação de física inscrita na arquitetura ou no treino.

Muitas vezes o treino é feito usando derivadas, que é um sistema que já existe nestas arquiteturas, de forma que já existia antes. Então a gente põe essas derivadas que vêm, e com isso a gente consegue resolver equações que envolvem derivadas. E pronto, tem várias aplicações em uma área, em certos domínios.

•  Foi utilizado algum recurso computacional ou ação conjunta com algum grupo de pesquisa do LNCC?

Olha, não. Mas a ideia é usar esta oportunidade de vir aqui e falar um pouquinho do que eu faço para começar a ter ligação com as pessoas que estão trabalhando no LNCC. Há várias pessoas que estão interessadas em redes neurais, em várias aplicações e eu pretendo com esta palestra começar a dialogar, e ter possíveis colaborações com as pessoas aqui.

• Conte-nos sobre os desafios no estudo

Os desafios maiores são treinar redes neurais. Estas coisas são bem difíceis de treinar, porque envolvem várias tentativas em erro. Além disso, se passa muito tempo no computador, para ver se as coisas funcionam.

Outro ponto é que eu sou um pesquisador novo, estou há pouco tempo aqui no Brasil, e arranjar pessoas para trabalhar, tanto alunos como colaboradores, é uma coisa que estou tentando.

• Quais são os benefícios que essa sua pesquisa traz para a sociedade no geral?

Olha, algumas das coisas que eu estou fazendo, tem, por exemplo, aplicações em fenômenos físicos, que aparecem na biologia. Também pode ser um  fenômenos de circulação de sangue, no qual fazemos a seguinte pergunta diante da pesquisa:  “quais são as equações que geram a circulação de sangue nas pessoas?”. Ou seja, coisas biológicas, coisas físicas que acontecem e como identificar quais serão as equações usadas.

Existem vários modelos simplificados, modelos físicos que se pode ver na natureza e com alguns dados e considerar fenômenos mais complicados e buscar descobrir quais são as equações que descrevem estes fenômenos. Então, alguns dos métodos que eu vou falar hoje podem ajudar em tudo isso.

Por fim, eu gostaria de ressaltar que comecei a trabalhar com a Petrobras num problema de inversão sísmica, que a ideia é usar os trajetos neurais num problema geofísico. Assim buscando também colaborar nessa área.

Créditos

Anmily Paula Martins (SECIN-LNCC), Graziele Soares (SECIN-LNCC), João Pereira (IMPA) e Tathiana Tapajóz (SECIN-LNCC)

O Quero-Quero Ciência é um ciclo de entrevistas que faz parte das ações de divulgação científica do LNCC

Curiosidade: O pássaro Quero-Quero, ave da família dos Charadriidae, tem os gramados do campus do LNCC como habitat natural

Serviço de Comunicação Institucional
secin@lncc.br